[發(fā)明專利]一種基于數(shù)學形態(tài)學的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610058396.4
• 申請日: 2016-01-28
• 公開（公告）號: CN105740807B
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設計）人: 孟令奎;李玨;任潤東;張文;王銳;胡正華
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魯力

1.一種基于數(shù)學形態(tài)學的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線方法，其特征包括以下步驟：

步驟1，基礎河流骨架線提取，包括：

步驟1.1，對影像進行水體提取：計算影像的NDWI指數(shù)，其中，R_green為影像綠波段的反射率，R_NIR為影像的近紅外波段的反射率；然后對影像的NDWI指數(shù)進行直方圖統(tǒng)計，采用谷值法計算分割閾值，提取水體；

步驟1.2，對提取出的水體進行細化，提取初始骨架線：基于Rosenfeld細化算法提取水體骨架線，骨架像元值為1，背景像元值為0；

步驟2，斷裂骨架線自適應連接，包括：

步驟2.1，統(tǒng)計骨架像元八鄰域情況，骨架像元的值DN_i＝∑_j∈IDN_j，I為像元i八鄰域集合，從而將骨架像元分為值為端點、普通點、節(jié)點三類點，所述三類點包括端點(DN_i＝1)、普通點(DN_i＝2)、節(jié)點(DN_i＝3)；

步驟2.2，根據(jù)圖像斷裂情況確定膨脹尺度，具體是：對所有端點計算與其距離最短的端點之間的距離的1/2作為距離值，并進行統(tǒng)計端點在各距離值的聚集情況，形成曲線，由于河流骨架線的端點主要由斷裂造成，用曲線表征骨架線斷裂情況，曲線陡降結束點的距離值為膨脹尺度Scale，其中，陡降指曲線下降時其斜率的絕對值最大；

步驟2.3，對圖像端點進行局部膨脹，膨脹尺度為Scale；

步驟2.4，對圖像端點類型進行分類，對膨脹后影像進行腐蝕-膨脹操作，腐蝕尺度為Scale+k，再次膨脹尺度為Scale+m，根據(jù)再次膨脹情況選擇執(zhí)行：

選擇步驟一：若端點的膨脹區(qū)域消失，則為斷裂形式單一情況，直接對首次膨脹所得區(qū)域進行Rosenfeld細化獲取連接線；

選擇步驟二：若膨脹區(qū)域未消失，則所膨脹區(qū)域包含的端點為河流骨架有分支時的多斷點聚集情況，提取膨脹區(qū)域邊界上的骨架像元，河流對于該區(qū)域而言，為一頭進、一頭出的形態(tài)，以膨脹區(qū)域邊界上骨架點作為起始骨架像元，向膨脹區(qū)域內(nèi)進行跟蹤，尋找并連接斷點或節(jié)點，獲得連接線；

步驟3，連接線去偽：

步驟3.1，利用初始骨架將穿過河流內(nèi)部的連接線切斷，條件如下：

式中，DN_i為骨架像元i的值，I’為i的八鄰域與i本身的集合，j為I’中的像元，如果為連接線像元，則值x_j＝1，J’為j的八鄰域和j本身集合，即骨架像元i的八鄰域中，如果有連接線像元j，則將該連接線像元刪除，但由于有的連接線的一端距離端點附近的骨架線過近，因此還需加最后一個限定條件，J’中的所有像元k都不為骨架線端點；

步驟3.2，刪除偽連接線，首先對連接線像元進行骨架像元八鄰域情況的統(tǒng)計，再進行刪除，具體是從連接線切斷點開始，跟蹤連接線，并將其值賦為背景像元值，其中，

像元為連接線切斷點的判斷條件如下：

跟蹤結束的判斷條件為：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于數(shù)學形態(tài)學的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線方法，其特征在于：所述的膨脹尺度統(tǒng)計以整十數(shù)為分界，求出的所有端點的最小距離的1/2用進一法化為整十數(shù)，從而體現(xiàn)統(tǒng)計特性；膨脹尺度通常不超過50。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于數(shù)學形態(tài)學的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線方法，其特征在于：所述的腐蝕尺度為Scale+k，再次膨脹尺度為Scale+m，k∈(0，5)，m∈(k，10)，以保證腐蝕時能將斷裂形式單一的端點全部去除，膨脹時能將所有河流骨架有分支時的多端點聚集斷點包含。